Abstract

We present an algorithm for computing a symmetric rank revealing decomposition of a symmetric n x n matrix A, as defined in the work of Hansen & Yalamov [9]: we factorize the original matrix into a product A = QMQ(T), with Q orthogonal and M symmetric and in block form, with one of the blocks containing the dominant information of A, such as its largest eigenvalues. Moreover, the matrix M is constructed in a form that is easy to update when adding to A a symmetric rank-one matrix or when appending a row and, symmetrically, a column to A: the cost of such an updating is O(n(2)) floating point operations.

Autore Pugliese

• Mastronardi Nicola

Tutti gli autori

• Mastronardi N.; Van Dooren P.

Titolo volume/Rivista

Linear algebra and its applications

Anno di pubblicazione

2016

ISSN

0024-3795

ISBN

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